Inteligencia artificial en la educación: Revisión sistemática de perspectivas, beneficios y desafíos en la práctica docente.

Autores/as

  • Ruth Peñafiel-Jurado Unidad Educativa Miguel Moreno
  • Nelly Márquez-Márquez Unidad Educativa Miguel Moreno
  • Isabel Guamán-Villa Unidad Educativa Miguel Moreno

DOI:

https://doi.org/10.5281/zenodo.14507789

Palabras clave:

inteligencia artificial, práctica docente, revisión sistemática, personalización del aprendizaje, desafíos éticos

Resumen

El objetivo de esta revisión sistemática es analizar las perspectivas, beneficios y desafíos percibidos por los docentes respecto al uso de la inteligencia artificial (IA) en la educación entre 2020 y 2024. Se utilizó el modelo PRISMA para seleccionar un total de 53 estudios que cumplen con los criterios de inclusión. Los datos fueron extraídos y evaluados para sintetizar las percepciones de los docentes, las ventajas pedagógicas y administrativas de la IA, así como las principales barreras para su adopción en el ámbito educativo. El análisis reveló que los docentes valoran la IA principalmente por su capacidad de personalizar el aprendizaje y optimizar tareas administrativas, aunque también expresan preocupaciones éticas sobre privacidad y equidad, así como limitaciones técnicas relacionadas con infraestructura y capacitación insuficiente. Entre los desafíos más destacados se encuentran la falta de competencias técnicas y el escepticismo hacia la tecnología en algunos contextos educativos. Aunque la IA ofrece un potencial significativo para mejorar la educación, su éxito depende de una integración equilibrada que respete el rol del docente y promueva una implementación ética y equitativa. Esta revisión resalta la necesidad de políticas educativas que apoyen la formación continua y promuevan un acceso igualitario a las tecnologías de IA.

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Biografía del autor/a

Ruth Peñafiel-Jurado, Unidad Educativa Miguel Moreno

ORCID

Destacada profesional del ámbito jurídico y educativo. Con una sólida formación académica, cuenta con el título de Doctora en Jurisprudencia, complementado con una Licenciatura en Educación, mención Pedagogía, y una Maestría en Educación, mención en Desarrollo del Pensamiento. A lo largo de su trayectoria, ha dedicado su vida profesional a la enseñanza, formando parte del equipo docente de la Unidad Educativa Rosa de Jesús Cordero. Su compromiso con la educación y el desarrollo integral de sus estudiantes se ha reflejado en su labor como educadora, donde aplica enfoques innovadores orientados a fortalecer el pensamiento crítico y creativo en el aula.

Nelly Márquez-Márquez, Unidad Educativa Miguel Moreno

ORCID

Educadora comprometida con la formación integral de la niñez. Con una sólida trayectoria académica y profesional, ha dedicado su vida a la enseñanza, destacándose por su vocación, compromiso y liderazgo en el ámbito educativo. Obtuvo el título de Licenciada en Ciencias de la Educación con mención en Educación Básica, perfeccionando su perfil académico con una Maestría en Educación Básica, lo que le ha permitido fortalecer sus competencias pedagógicas y metodológicas.

Isabel Guamán-Villa, Unidad Educativa Miguel Moreno

ORCID

Destacada profesional de la educación con una sólida trayectoria en la enseñanza de la educación básica. Su compromiso con la formación integral de la niñez y su dedicación a la excelencia educativa la han posicionado como una referente en su comunidad. Su vocación docente la llevó a obtener el título de Licenciada en Ciencias de la Educación con mención en Educación Básica, perfeccionando posteriormente su formación académica con una Maestría en Educación Básica. Estos logros académicos le han permitido fortalecer sus competencias pedagógicas y metodológicas, facilitando la aplicación de estrategias de aprendizaje innovadoras y centradas en el estudiante.

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Publicado

2024-12-17

Cómo citar

Peñafiel-Jurado, R., Márquez-Márquez, N., & Guamán-Villa, I. (2024). Inteligencia artificial en la educación: Revisión sistemática de perspectivas, beneficios y desafíos en la práctica docente. South American Research Journal, 4(2), 5–15. https://doi.org/10.5281/zenodo.14507789

Número

Sección

Artículos